フリーレン、呪術廻戦、大谷翔平、Snow Man、韓国ドラマ、ちいかわ…性別・年齢層で推されているコンテンツの分析記事が話題にリンク 日経クロストレンド 今、本当に推されている「人」「作品」が分かる 最旬“推し”新潮流 エンタテインメントを楽しむのに日常的となった“推し活”。あまねく広がった“推し活”のなかで、「本当に推されている」「これから推される」人や作品は何なのか。データ編で、今推されている人や作品をマッピングで俯瞰。続いて盛り上がるボーイズグループと“アラウンド25”男優にスポットを当てた。さらに話題の推せるアニメ作品と24年注目の推し動向も取り上げる。 10 users 38
IT子会社が設立される主な理由はコスト削減。課題はIT戦略立案能力、待ちの姿勢、先進技術の習得など。ガートナーの調査結果
IT子会社が設立される主な理由はコスト削減。課題はIT戦略立案能力、待ちの姿勢、先進技術の習得など。ガートナーの調査結果 ガートナージャパンは、国内のIT子会社の実情に関する調査結果を発表しました。 調査は国内の従業員500人以上、売り上げ規模1000億円以上の企業のCIO、CTO、IT担当役員、最高デジタル責任者、デジタルビジネス推進担当役員などを回答対象者として実施されました。有効回答は300社。 回答した企業のうち、「連結対象」「連結対象外」「ITベンダーなどと共同出資」のいずれかに該当するIT子会社を持つ割合は38.0%。 調査結果では、IT子会社設立の主な理由はコスト削減で、親会社から見た喫緊の課題はIT戦略立案能力、受け身の姿勢、スピード感、先進技術の習得などと説明されています。 IT子会社を設立する理由はコスト削減 IT子会社を持つ企業に、設立している主な理由を上位3つまでの
統計学の基本が学べる初心者向けの無料講座 相関分析や回帰分析も | Ledge.ai
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【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは？ - Qiita
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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Startup.fm: スタートアップのためのデータレイク構築の流れ / Startup.fm: Build a Data Lake in steps
データウェアハウスやログ分析、機械学習といった進化する分析環境に柔軟に対応する 「データレイク」は今やデータ活用に欠かせないものとなりました。 一方で、現場では以下のような疑問や課題も多く出てきているのではないでしょうか？ 「データレイク向けの関連サービスとか多くてなんかよくわからない」 「最初からデータレイクの構築は、ハードル高くて時間もコストもかかるでしょ？」 「手軽に始めたいけど、将来的にスケールできるようにもしておきたい・・・」 「とりあえず今はMySQLとかにデータ入れてるけど、次は何をすればいい？もっといいやり方ないの？」 この度そんなスタートアップのお客様向けに、データレイクセミナーの開催を決定いたしました！ これからデータレイクを始めたい方にも、データレイクをさらに効果的に活用したい方にもおすすめです。
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
使える統計モデル10選（前編） | AIdrops
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
「天気の子」興行収入127憶円を408万ツイートで予測・説明する。1/3｜マーケティング・アナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
2019年7月19日から9月18日までの「デイリー合算ランキング」の販売数を参照しました。 累計販売数は約593万でした。これに平均入場料金1,310円を掛け合わせた合計金額が約77.6憶円でした。127憶円と乖離があったため、補正係数1.634589を各値に掛け合わせ補正した値となる「販売数（補正）」を分析用データとして使用します。 映画の平均入場料金は、日本映画製作者連盟（映連）サイトで公開されている統計情報のグラフ（以下、2017年の値）を参照しました。 ツイートデータは電通グループのCCI社が提供するコミュニケーションエクスプローラー（以下「CE」）を用いて集計します。特定の単語を含むツイートやユーザー指定などで、2007年まで遡って日本のツイートの全数抽出や言語解析などが行えるツールです。1週間のお試し利用ができます。 CEを用いて「天気の子」の単語を含むツイートを集計したところ
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神戸市がやってくれました！ 全国規模の人口移動・就業状況の「ダッシュボード」、全国の誰にでも無料公開。Tableau使いの市職員が作成、オープンデータの可視化・活用方法として提案【地図と位置情報】
【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
Masa 🇬🇧 on Twitter: "一昨年、統計学もプログラミングもまともに勉強したことがなかったので両方学べるcouseraの↓のコースを履修しました。統計、数学の知識がなくても学べ、直感的な説明で分かりやすかった。英語だけどたしか日本語字幕もあったはず。統計学の… https://t.co/3EaasdwS0g"
e-Stat 政府統計の総合窓口
よく心理戦で「相手は私の思考を読んでこうするから、それに対し私はこうする」みたいな読み合いがありますが、ずっと互いに読み合っていたら無限ループで切りが無いはずです。どこまで読むのが正解なのですか？
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"